基于混合协同过滤推荐的图书馆管理系统设计与实现

发布时间：2017-12-25 08:31

  本文关键词：基于混合协同过滤推荐的图书馆管理系统设计与实现　出处：《燕山大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着信息技术的迅速发展,传统的图书馆书籍存储和管理模式也应根据用户需求的变化而不断改进。目前,图书馆中相关信息类别和信息量越来越庞大,对此类信息的智能化处理需求也越来越强烈。其中,读者对于各类知识和信息的应用需求越来越多样化,而个性化的图书馆服务是进一步满足用户需求的主要途径。同时,不同图书之间也存在着相互的关联关系,可以作为向读者提供个性化服务的依据。针对目前大多数图书馆没有建立起有效的个性化服务,无法为读者提供更好服务的问题,在图书馆管理过程中,引入协同过滤技术,通过对读者书籍查询历史、书籍借阅记录和书籍评价反馈等数据的挖掘分析,为用户进行个性化的图书推荐,更好地满足用户的需求。首先,结合图书馆的书籍管理实际情况,分析了图书管理系统的应用需求,给出了系统业务流程分析、功能性定义和性能需求分析。在业务流程方面,详细分析了书籍借阅,读者用户管理、书籍管理和图书馆管理四个主要的业务流程。在系统功能需求分析方面,分别从读者用户,图书馆管理人员,图书馆领导层人员,系统管理员和外部系统参与的五种类型的人员进行其功能定义。在性能方面,给出了系统实现的稳定性、可维护性、相应速度和系统安全性的实际需求和设计思路。其次,基于需求分析,给出了基于用户和基于项目的混合协同过滤推荐的图书管理系统的设计。系统按照软件工程的思想采用了面向对象和模块化的设计方法,给出了系统功能架构设计、逻辑架构设计和数据架构的设计。考虑到基于用户的协同推荐和基于项目的协同推荐在一定程度上均可以提高推荐结果的准确性,提出了一种融合基于用户和基于项目的混合系统过滤算法,算法通过相似性计算,相似近邻选择,协同预测和融合计算实现书籍的个性化推荐。最后通过一组实验验证了所提出算法的有效性和准确性。最后,结合设计说明和系统设计流程,实现了一个界面友好、操作便捷、融合个性化推荐的图书管理系统。通过将协同过滤推荐技术引入到图书管理系统中,挖据用户的历史评价信息,给用户提供个性化的图书推荐,以此提高图书馆的服务质量和用户的满意度,具有重要的应用价值。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.52

【参考文献】

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本文编号：1332106